JP2005285108A - 突発事象検出方法及び突発事象検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】道路上に車両検知手段がなくても突発事象を検出し、突発事象の発生位置を特定できる突発事象検出方法を提供すること。
【解決手段】移動体の存在する位置を表す位置情報およびこの位置における移動体の速度を求めるための移動体情報を収集する移動体情報収集手順と、移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の移動体の移動時間および移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手順と、予め設定された閾値を用いて、交通情報格納手段に格納された交通情報から、所定の位置での突発事象を判定する突発事象判定手順とを有し、道路上に車両検知器の設置されていない場合でも突発事象を検出し、突発事象の発生位置を特定できる。
【選択図】図２

Description

本発明は突発的に発生する事故や規制などの検出方法及び検出システムに関するものである。

従来の突発事象の検出方法としては特許文献１に記載されたものが知られている。特許文献１に記載された従来の突発事象の検出方法は、道路上に設置された車両感知器で検知された現在までの速度などの交通状態量データに基づき、現時点から所定時間後の交通状態量を予測し、この予測値に基づいて所定時間後の異常交通流判定用の上下閾値を設定し、実際の交通状態量がこの設定された上下閾値間の範囲外にあるか否かを判定し、範囲外にあると判定された場合に交通流が異常であると判定するものである。
特許第２８９３５４４号公報

しかしながら、上記した従来の突発事象の検出方法では、車両感知器などの車両検知手段が路上に設置されている必要があり、感知器が設置されていない区間では突発事象の検出ができない。

また、従来の突発事象の検出方法では、車両感知器が設置されている区間においては、過去の統計値を判定基準に用いることで、定常的に発生する渋滞と突発的に発生する渋滞とを識別することが可能だが、閾値の範囲が一定であるため、交通流に規則性がない区間、つまり、過去の交通流の推移と現在の交通流の推移との相関性が低い区間においては、日常の交通流のばらつきをも突発事象と判定してしまうことがある。

また、従来の突発事象の検出方法では、どの感知器間で突発事象が発生しているかは特定出来るが、感知器間のどの場所で突発事象が発生しているかを特定することは出来ない。

本発明は、これら従来の問題を解決するためになされたもので、感知器が設置されていない区間でも突発事象の検出ができ、変化する日常の交通流のばらつきは突発事象と判定せず、突発事象が発生している場所を特定することのできる突発事象検出方法及び突発事象検出システムを提供することを目的とする。

本発明の突発事象検出方法は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集する移動体情報収集手順と、移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の移動体の移動時間または移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手順と、所定の閾値を用いて、交通情報格納手段に格納された交通情報から、所定の位置で突発的に発生する異常交通流を判定する突発事象判定手順とを備えている。

この構成により、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集して突発事象の判定ができる。

また、本発明の突発事象検出方法は、突発事象判定手順が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を閾値として設定する閾値設定手順を有する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の設定は、所定位置の移動体の移動時間または移動体の速度の過去の統計値に基づいて一定の範囲を設定できる。

さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値の偏差のばらつきに応じて閾値の範囲を決めることができる。

さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を地点や道路毎の場所によって最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象検出方法は、閾値設定手順が、時間毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯ごとに閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を時間帯によって最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象の検出方法は、突発事象判定手段が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象の判定において、閾値の範囲を日種に応じて最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象の検出方法は、突発事象判定手順が、車両情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手順を有している。

この構成により、軌跡情報および速度情報を用いて車速情報が閾値の範囲を超えた移動体の位置を特定できる。

さらに、本発明の突発事象の検出方法は、所定の位置が、所定の２点間の位置である構成を備えている。

この構成により、所定の２点間における移動体の移動時間情報または移動体の速度情報に基づいて突発事象を検出することができる。

また、本発明の突発事象検出装置は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集する移動体情報収集手段と、移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の移動体の移動時間または移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手段と、所定の閾値を用いて、交通情報格納手段に格納された交通情報から、所定の位置での突発事象を判定する突発事象判定手段とを備えている。

この構成により、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集して突発事象の判定ができる。

また、本発明の突発事象検出装置は、突発事象判定手段が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を閾値として設定する閾値設定手段を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の設定は、所定位置の移動体の移動時間または移動体の速度の過去の統計値に基づいて一定の範囲を設定できる。

さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値の偏差のばらつきに応じて閾値の範囲を決めることができる。

さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を地点や道路毎の場所によって最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象検出装置は、閾値設定手段が、時間毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯ごとに閾値を設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象判定用の閾値の範囲の設定において、所定の地点での移動体の移動時間あるいは移動体の速度の過去の統計値のばらつきに応じて、閾値の範囲を時間帯によって最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象の検出装置は、突発事象判定手段が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する構成を備えている。

この構成により、突発事象の判定において、閾値の範囲を日種に応じて最適に設定することができる。

さらに、本発明の突発事象の検出装置は、突発事象判定手段が、車両情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手段を有している。

この構成により、軌跡情報および速度情報を用いて車速情報が閾値の範囲を超えた移動体の位置を特定できる。

さらに、本発明の突発事象の検出手段は、所定の位置が、所定の２点間の位置である構成を備えている。

この構成により、所定の２点間における移動体の移動時間情報または移動体の速度情報に基づいて突発事象を検出することができる。

以上説明したように、本発明の突発事象検出方法は、移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を移動体から収集し、この移動体情報の時間情報または速度情報に基づいて突発事象の判定ができるので、いわゆる車両情報のみで突発事象の検出が可能となり、車両感知器が存在しない区間においても車両情報のみから突発事象を検出することができるという効果を生ずる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における、突発事象検出方法を説明する構成要素図である。

なお、以下の実施の形態では、自車で収集した、ある時間における自車位置や車速や時間などの、いわゆる車両情報をセンタ局に送信できる車載機を搭載した車両をプローブカーと呼び、また、上記ある時間における自車位置や車速などの情報を、一定時間または一定距離、車載機に蓄積してセンタ局に送信されたものをプローブ情報と呼ぶ。

図１において、車載機１は、ＧＰＳ衛星３からＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ情報受信部１１と、車速パルスより車速を検出する車速センサ１２と、ＧＰＳ情報や車速センサ１２から得られる車両情報をセンタ局２に送信するための通信部１３と、交通渋滞情報などを表示するための地図データベース１４と、これらの各部の信号処理をする制御部１５とから構成される。

センタ局２は、車載機１と、プローブ情報（車載機１から送信された車両情報）などのデータの送受信を行う車両情報収集部２１と、受信したプローブ情報より所定の２点間の移動時間（以下、旅行時間と呼ぶ）や渋滞度を生成する交通情報生成部２２と、交通情報生成部２２で生成された交通情報を格納する交通情報データベース２５と、交通情報生成部２２で生成された交通情報に基づいて突発事象発生の判定を行う突発事象判定部２３と、これら突発事象の場所を地図上で特定するための地図データベース２４とから構成される。

以上のように構成された本発明の突発事象判定方法について、その動作を説明する。

車載機１では、車速センサ１２で検出された車速パルス情報から算出した車速情報と、ＧＰＳ情報受信部１１より取得された自車位置の情報とが一定期間蓄積され、任意のタイミングで通信部１３よりセンタ局２へと送信される。この車載機１とセンタ局２との間の通信には、携帯電話、光ビーコン、デジタルＭＣＡ、ＤＳＲＣなどの無線通信が利用できる。

なお、車速情報は、車速センサ１２からの車速パルス情報から算出するのでなく、ＧＰＳ情報受信部１１で受信したＧＰＳ情報から算出した車速情報を用いることも可能である。

センタ局２側では、車載機１から送られてきた車両の位置情報および速度情報などのプローブ情報を車両情報収集部２１により受信し、交通情報生成部２２において、特定のある２点区間の旅行時間情報と渋滞情報を生成する。ここで、生成される旅行時間情報と渋滞情報を含む交通情報は、個々の車両自体の走行のばらつきを低減させるため、何台かのプローブ情報の平均値をとるなどの統計的処理を施して平滑化したものである。生成された交通情報は、特定の２点区間の交通情報として地図データベース２４と関連付けられ、特定時間における配信用の交通情報として交通情報データベース２５に格納される。この交通情報をもとに、以下に述べるように突発事象判定部２３で突発事象が発生しているかどうかの判定が行われ、突発事象が発生していると判定された場合、突発事象情報として交通情報データベース２５に格納される。

その後、車載機１より交通情報についての問い合わせの要求があった場合、交通情報データベース２５より必要な情報が検索・取得され、車両情報収集部２１を通じて車載機１に問い合わせのあった位置の交通情報を送信する。

図２を用いて、センタ局２の突発事象判定部２３の動作について詳しく説明する。図２は、本発明の実施の形態における突発事象検出方法のセンタ局２の突発事象判定部２３の詳細を示す構成図である。

突発事象判定部２３は、所定の閾値を用いて突発事象が発生したかどうかの判定を行う突発事象判定部３２と、突発事象が発生したと判定された場合、プローブ情報を使用して突発事象が発生した位置を特定する突発事象発生位置特定部３３と、突発事象発生位置を出力し、交通情報データベース２５に突発事象情報として出力を行う突発事象情報出力部３４とを有する。

以上のように構成された突発事象判定部２３について、図３に示すフローチャートを用いてその動作を説明する。

突発事象判定部では、交通情報生成部で生成された最新の２点間の旅行時間あるいは平均車速など（以降、交通情報Ｔと呼ぶ）が入力されると（Ｓ１０）、予め設定されている所定の閾値を用いて、生成された交通情報が通常の交通状況であるか、突発事象が発生しているかの判定を行う（Ｓ１１）。所定の閾値は、全ての場所、時点によらず固定の閾値であり、容易な構成によって通常とは異なる突発事象の検出が可能となる。突発事象と判定された場合には、突発事象発生位置特定を行い（Ｓ１２）、判定されない場合には処理を終了する（Ｓ１３）。

突発事象発生位置特定部３３では、図４にその動作のフローチャートを示すように、突発事象判定部３２において突発事象発生と判定された区間において、プローブ情報に含まれる車速情報より、一定の閾値Ｖｔｈ以下の区間を渋滞区間として判定し抽出する（Ｓ２０）。渋滞判定用の閾値Ｖｔｈは、例えば、一般的な渋滞の指標として用いられている１０ｋｍを利用することができる。ただし、交通流の特徴に合わせて、地点毎、時間毎に変化させることも可能である。

プローブ情報に含まれる車速情報が一定の閾値Ｖｔｈ以上の場合は、突発事象発生と判定された区間において渋滞なしと判定し、突発事象発生位置特定不可とする（Ｓ２１）。

次に、渋滞と判定された２点の区間の渋滞区間の中で、一定距離には満たない渋滞判定区間を除去することで、信号待ち、短時間の駐停車などの渋滞以外の雑音を除去し、真の渋滞部のみ抽出する（Ｓ２２）。このようにして算出された渋滞区間のうち、最も交通流の下流の点を突発事象の発生位置として特定する（Ｓ２３）。

また、渋滞判定の際に、過去の車速情報の推移を平滑化した統計値を使用することで、日常の渋滞と突発事象による渋滞を判定し、突発事象発生位置を特定しても良い。

以上のような突発事象発生位置の特定の方法を概要図である図５を用いて説明する。図５では、突発事象判定部３２で突発事象と判定された特定の２点間における道路区間５０、その道路区間５０上の信号機５１、道路区間５０上の突発事象発生地点５２、プローブ情報の車速情報の推移５３、過去の車速情報の推移を平滑化した統計値５４を示している。

プローブ情報５３に含まれる車速情報より、一定の閾値Ｖｔｈ以下の区間を渋滞部として判定すると、車速部５５、５６、５７が渋滞部として判定される。しかし、これらの中には、車速部５５、５６のように、信号待ちや短時間の駐停車などによる停止であって突発事象による渋滞でないものが含まれている。これらを除去するために、一定距離には満たない渋滞部を除去するなどの補正を行うことで、突発事象による渋滞ではない渋滞部を除去し、突発事象による渋滞部５７のみを抽出することが出来る。そして、この渋滞部の下流側を突発事象発生地点５８と特定する。

また、プローブ情報５３の車速情報の推移において、車速の急激な立ち上がりを検知して突発事象の発生位置を判定しても良い。さらに、プローブ情報５３の車速の推移を、過去の車速推移を平滑化した統計値５４と比較することで、車速推移が著しく異なる区間を突発事象の発生区間と判定しても良い。

突発事象情報出力部３４では、突発事象判定部３２において算出された区間を示す区間番号または区間名称と、突発事象発生位置特定部３３において算出された区間終端からの距離を、突発事象情報として交通情報データベース２５へ出力する（Ｓ１４）。

その後は、車載機１より交通情報についての問い合わせの要求があった場合、交通情報データベース２５より、問い合わせ内容に応じて渋滞区間などの交通情報を検索、抽出して車載機１に送信する。

以上の構成により、プローブ情報から生成した交通情報を基に、所定の閾値を使用して突発事象を判定することにより、ドライバに通常とは異なる異常交通流、つまり突発事象の情報を提供することが可能となり、ドライバは突発事象の発生している地点を回避することが可能となる。また、車両感知器が存在しない区間においてもプローブ情報のみから突発事象を検出することが可能で、より広範囲での突発事象の検出が可能となる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２における、統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図６を用いる。本実施の形態では、過去の交通情報の統計値と、固定の判定範囲を利用して、突発事象を検出する。図６において、図２と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。３１は、交通情報データベース２５に格納されている過去の交通情報を使用して、過去の交通情報を時間帯ごとに平滑化した統計情報を生成し、突発事象判定の閾値を設定する閾値設定部である。

以上のように構成された突発事象判定部２３について、図７に示すフローチャートを用いてその動作を説明する。

閾値設定部３１では、交通情報データベース２５に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における、時間帯ごとに過去情報を平滑化した統計情報Ｔ_aveを生成する。さらに、それぞれの区間または地点において、時間帯ごとに生成された統計値Ｔ_aveと所定の判定範囲αより、閾値Ｔ_ave±αを設定する。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定の値とする。生成された閾値は、交通情報データベース２５に格納される。閾値設定部３１での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。

突発事象判定部３２では、交通情報算出部２２で生成された最新の交通情報Ｔが入力されると（Ｓ３０）、対応する区間、対応する時間帯の閾値Ｔ_ave±αを、交通情報データベース２５より抽出する（３１）。次に、ＴとＴ_ave±αとの比較を行い、Ｔ_ave＋α＜Ｔ、またはＴ＜Ｔ_ave−αの時、交通流は通常とは異なる突発事象と判定し、Ｔ_ave−α≦Ｔ≦Ｔ_ave＋αの場合は、突発事象ではなく日常的に起こる交通情報のばらつきの範囲内であると判定する（Ｓ３２）。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定の値であり、統計値を利用して通常とは異なる突発事象の検出が可能となる。

以上、突発事象判定部３２における突発事象の判定について、旅行時間を用いた場合の概念図を図８に示す。図８には、過去の実際の旅行時間の分布４１と、過去の旅行時間を平均化した統計値（Ｔ_ave）４２と、閾値の下限値（Ｔ_ave−α）４３と、閾値の上限値（Ｔ_ave＋α）４４と、プローブ情報より生成した現在の旅行時間推移Ｔ４５とを示している。このように、過去の統計値と固定の判定範囲αを使用することによって、突発事象判定時点４６で突発事象と判定することが可能となる。

突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定（Ｓ３３）、突発事象の出力（Ｓ３５）を、それぞれ突発事象発生位置特定部３３、突発事象出力部３４で行うが、実施の形態１と同様であるため省略する。

以上の構成により、過去の交通情報の統計値と固定の判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、自然渋滞と突発事象による渋滞とを識別し、突発事象による渋滞のみを検出することが可能となる。

尚、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３における、統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図６を用いる。本実施の形態では、過去の交通情報の統計値と、場所ごとに最適に設定した判定範囲を利用して、突発事象を検出する。
以上のように構成された突発事象判定部２３における、閾値設定部３１について、その動作を説明する。

閾値設定部３１では、交通情報データベース２５に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における、時間帯ごとに平滑化した統計情報Ｔ_aveを生成する。次に、判定範囲αが、過去の交通情報のばらつきを基に、区間、地点ごとに設定される。例えば、各区間、地点ごとの交通情報の偏差σを、ばらつきの度合いを示す標準偏差などの一般的な方法を用いて算出する。偏差が大きい場合は、突発事象の判定範囲αを大きくし、偏差が小さい場合は突発事象の判定範囲αを小さく設定する。例えばα＝ａ×σ（ａは正の数）などのように、ばらつきσに比例した値を設定する。以上のようにして生成された時間帯ごとの統計値Ｔ_aveと、所定の判定範囲αより、閾値Ｔ_ave±αを設定する。生成された閾値は、交通情報データベース２５に格納される。閾値設定部３１での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。

突発事象判定部３２における処理については、実施の形態２と同様であるため省略する。

以上、閾値の設定および突発事象の判定までの処理に関して、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図９、図１０に示す。図９は特定区間の旅行時間の推移に規則性がある区間、つまり過去の旅行時間のばらつきσが小さい区間における突発事象判定の概念図を示しており、図１０は旅行時間の推移に規則性がない区間、つまり過去の旅行時間のばらつきσが大きい区間における突発事象判定の概要図を示す。

これらの図には、過去の旅行時間データの分布４１と、過去の旅行時間データを平均化した統計値（Ｔ）４２と、判定範囲の下限値（Ｔ_ave−α）４３と、判定範囲の上限値（Ｔ_ave＋α）４４と、プローブ情報より生成した現在の旅行時間推移４５とを示している。

図９の旅行時間のばらつきが小さい区間、つまり、旅行時間偏差σの小さい区間においては、判定範囲αを小さく設定することで、突発事象判定時点４６で突発事象と判定することが可能となる。

しかし、統計値（Ｔ）４２が図９の場合と同じでも、図１０のように旅行時間のばらつきが大きい区間においては、図４と同じ上限値、下限値による判定範囲では、日常の旅行時間のばらつきをも突発事象として検出してしまい、本当の突発事象を判定できないことになる。

そこで、本実施の形態のように、日常の旅行時間のばらつきが大きい区間、つまり旅行時間偏差σの大きい区間においては、判定範囲αを大きく設定することで、突発事象判定時点４６で突発事象を突発事象として判定可能となる。

突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定、突発事象の出力を、それぞれ突発事象発生位置特定部３３、突発事象出力部３４で行うが実施の形態１と同様であるため省略する。

以上の構成により、過去の交通情報の統計値と、区間や地点などの場所ごとに最適に設定した判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、交通流の地点ごとのばらつき（幹線道路や高速道路では旅行時間のばらつきは少ないが、一般道ではばらつきが大きい等）を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。

尚、本実施の形態では、閾値設定部３１で、前記判定範囲αを過去の交通情報のばらつきを基に、区間、地点ごとに設定していたが、さらに時間帯ごとに判定範囲αを変更することで、突発事象の検出精度を向上させることが可能である。

ここで、時間帯ごとに閾値を設定することによる、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図１１に示す。図９と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。図１１に示すように、時間帯ごと、例えば５分間ごとに動的に変化する最適な判定範囲αが設定されており、上下の判定範囲４４、４５が設定されるため、突発事象判定時点４６で突発事象と判定することが可能となる。これにより、統計的に交通状況のばらつきが少ない時点では、判定範囲αは小さくなり、統計的に交通状況のばらつきが大きい時点では、判定範囲αは大きくなり、時点毎に最適な判定範囲αが設定され、より精度良く突発事象を判定可能となる。

以上の構成により、過去の交通情報の統計値と、時間ごとに最適に設定した判定範囲を利用して突発事象を検出することにより、交通流の時間帯によるばらつき（昼は旅行時間のばらつきは少ないが、夜は旅行時間のばらつきが大きい等）を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。

また、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。

（実施の形態４）
本発明の実施の形態４における、パターン化された交通情報の統計値を利用した突発事象検出方法を説明する構成要素図として図６を用いる。本実施の形態では、日種ごとに生成された統計値と、所定の判定範囲を利用して、突発事象を検出する。

以上のように構成された突発事象判定部２３について、図１２に示すフローチャートを用いて、その動作を説明する。

閾値設定部３１では、交通情報データベース２５に格納されている過去の交通情報を使用して、それぞれの区間または地点における統計情報Ｔ_aveを、交通流の類似するパターン毎に生成する。交通流の類似するパターンとは、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日などが考えられる。さらに、それぞれの区間または地点において、時間帯ごとに生成された統計値Ｔ_aveと所定の判定範囲αより、閾値Ｔ_ave±αを設定する。所定の判定範囲αは、全ての場所、時点によらず固定でも良いし、区間や時間帯ごとに設定されたものでも良い。生成された閾値は、交通情報データベース２５に格納される。閾値設定部３１での閾値設定処理は、その他の処理とは独立して行われ、任意のタイミングで行われる。交通情報の統計値の更新のため、定期的に行うことが望ましい。

突発事象判定部３２では、交通情報算出部２２で生成された最新の交通情報Ｔが入力されると（Ｓ４０）、交通情報の生成された日時より、平日、土日などの、統計値のパターンの判定を行う（Ｓ４１）。判定後に、対応する区間、対応する時間帯の閾値Ｔ_ave±αを、交通情報データベース２５より抽出する（４２）。次に、ＴとＴ_ave±αとの比較を行い、Ｔ_ave＋α＜Ｔ、またはＴ＜Ｔ_ave−αの時、交通流は通常とは異なる突発事象と判定し、Ｔ_ave−α≦Ｔ≦Ｔ_ave＋αの場合は、突発事象ではなく日常的に起こる交通情報のばらつきの範囲内であると判定する（Ｓ４３）。このようにして、比較する統計値を日種によるパターン分類することにより、より正確に突発事象の検出を行うことが可能となる。

以上、閾値の設定及び突発事象の判定までの処理に関して、旅行時間により突発事象を判定する場合の概念図を図１１に示す。図９と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。４５は入力された交通情報（平日とする）、４７、４８、４９は、それぞれ、平日、土日、祝日の統計情報のパターンおよび閾値をグラフ化したものとする。ここで、入力された交通情報の日種より、統計値のパターンの判定を行い、入力情報の日種である、平日パターン４７が選択される。交通情報データベースより、平日パターンの統計値、閾値が抽出され、これらをもとに、突発事象発生４６の検出を行う。このように、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日などの日種ごとの統計値、閾値を分類して使用することで、より正確に突発事象を検出することが可能となる。

突発事象と判定された場合、突発事象発生位置の特定（Ｓ４４）、突発事象の出力（Ｓ４６）を、それぞれ突発事象発生位置特定部３３、突発事象出力部３４で行うが、実施の形態１と同様であるため省略する。

以上の構成により、パターン化された交通情報の統計値を利用して突発事象の検出を行うことにより、交通流の日種による相違を考慮して、最適な閾値を設定することが可能となる。

尚、本実施の形態では、閾値設定部における処理は、その他の処理と独立して行われ、任意のタイミングで行われるとしたが、最新の交通情報が入力される度に統計情報、閾値を設定し、設定された閾値を基に突発事象の検出を行っても良い。

以上の実施の形態では、突発事象の判定を、２点間の旅行時間に基づいて行っているが、２点間の平均車速を用いて同様に突発事象の判定をいっても良い。すまわち、特定の２点間の平均車速が、その区間の過去の車速のばらつきを考慮して算出された閾値の範囲内であれば突発事象はなく、範囲外であれば、例えば、遅ければ、突発事象ありと判定することにより、突発事象発生区間を特定できる。

また、車速に基づいて突発事象の判定を行う場合は、任意の1地点に着目して判定することができる。すなわち、プローブ情報に含まれる車両の位置情報および車速情報から、特定の１地点の車速を抽出し、その地点を通過した複数の車両の速度のばらつきにより閾値を設定し、実際の車両の速度が閾値の範囲を超えた場合、その地点で突発事象が発生していると判定できる。

また、以上の説明では、車速情報は、車両情報に含まれる車両の位置及びその位置における時刻から算出されているが、車速パルスから算出される車速情報あるいは、GPS情報より算出される車速情報を使用しても良い。

また、以上の説明では、移動体情報収集手段としてプローブカーシステムを例に挙げているが、移動体の位置情報と時間情報を収集可能な固定センサから生成されるＶＩＣＳ情報の旅行時間情報を用いて突発事象の検出を行っても良い。

本発明の突発事象判定方法は、移動体の存在する位置を表す位置情報およびこの位置における移動体の速度を求めるための移動体情報を収集して突発事象の判定ができるので、車両情報のみで突発事象の検出が可能となり、車両感知器が存在しない区間においても車両情報のみから突発事象を検出することが出来るので、移動体とセンタ局との間で交通制御するシステムなどに利用ができる。

本発明の実施の形態１における突発事象判定方法を示す概要構成図 本発明の実施の形態１における突発事象判定部を示す概要構成図 本発明の実施の形態１における突発事象判定部の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態１における突発事象発生位置特定部の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態１における突発事象発生位置特定の概念図 本発明の実施の形態２における突発事象判定部を示す概要構成図 本発明の実施の形態２における突発事象判定部の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態２における突発事象判定の概念図 本発明の実施の形態３における突発事象判定の概念図 本発明の実施の形態３における突発事象判定の概念図 本発明の実施の形態３における突発事象判定の概念図 本発明の実施の形態４における突発事象判定部の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態４における突発事象判定の概念図

符号の説明

１ 車載機
２ センタ局
３ ＧＰＳ衛星
１１ ＧＰＳ情報受信部
１２ 車速センサ
１３ 通信部
１４ 地図データベース
１５ 制御部
２１ 車両情報収集部
２２ 交通情報生成部
２３ 突発事象判定部
２４ 地図データベース
２５ 交通情報データベース
３１ 閾値設定部
３２ 突発事象判定部
３３ 突発事象発生位置特定部
３４ 突発事象情報出力部
４１ 過去の交通情報の分布
４２ 過去の交通情報の統計値
４３ 閾値の下限値
４４ 閾値の上限値
４５ プローブ情報から生成された現在の交通情報
４６ 突発事象判定時点
５０ 道路
５１ 信号機
５２ 突発事象発生地点
５３ プローブ情報の車速情報の推移
５４ 過去の車速情報の推移の統計値
５５、５６、５７ 渋滞判定部
５８ 突発事象発生地点

Claims (16)

1. 移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を前記移動体から収集する移動体情報収集手順と、前記移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の前記移動体の移動時間または前記移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手順と、所定の閾値を用いて、前記交通情報格納手段に格納された交通情報から、前記所定の位置で突発的に発生する異常交通流を判定する突発事象判定手順とを有することを特徴とする突発事象検出方法。
2. 前記突発事象判定手順が、前記交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する閾値設定手順を有することを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
3. 前記閾値設定手順が、前記交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて前記閾値を設定することを特徴とする請求項２に記載の突発事象検出方法。
4. 前記閾値設定手順が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３に記載の突発事象検出方法。
5. 前記閾値設定手順が、時間帯毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項３に記載の突発事象検出方法。
6. 前記閾値設定手順が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定することを特徴とする、請求項２から請求項５までのいずれかに記載の突発事象検出方法。
7. 前記突発事象判定手順が、前記移動体情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手順を有することを特徴とする請求項１に記載の突発事象検出方法。
8. 前記所定の位置が、所定の２点間の位置であることを特徴とする請求項１から請求項７までのいずれかに記載の突発事象検出方法。
9. 移動体の存在する位置における位置情報と時間情報に関連する移動体情報を前記移動体から収集する移動体情報収集手段と、前記移動体情報収集手順で収集した移動体情報から、所定の位置の前記移動体の移動時間または前記移動体の速度を含む交通情報を生成して交通情報格納手段に格納する交通情報生成手段と、所定の閾値を用いて、前記交通情報格納手段に格納された交通情報から、前記所定の位置で突発的に発生する異常交通流を判定する突発事象判定手段とを有することを特徴とする突発事象検出装置。
10. 前記突発事象判定手段が、前記交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定する閾値設定手段を有することを特徴とする請求項９に記載の突発事象検出装置。
11. 前記閾値設定手段が、前記交通情報格納手段に格納された過去の交通情報の偏差に基づいて前記閾値を設定することを特徴とする請求項９に記載の突発事象検出装置。
12. 前記閾値設定手段が、場所による交通情報の偏差を考慮して、地点毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出装置
13. 前記閾値設定手段が、時間帯毎の交通情報の偏差を考慮して、時間帯毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項１０に記載の突発事象検出装置
14. 前記閾値設定手段が、平日、土日、祝日、長期休暇、五十日など、交通流の類似するパターン毎の過去の交通情報の統計値から一定の範囲を前記閾値として設定することを特徴とする、請求項１０から請求項１３までのいずれかに記載の突発事象検出装置。
15. 前記突発事象判定手段が、前記移動体情報から得られる軌跡情報および速度情報を用いて突発事象の発生位置を特定する突発事象発生位置特定手段を有することを特徴とする請求項９に記載の突発事象検出装置。
16. 前記所定の位置が、所定の２点間の位置であることを特徴とする請求項９から請求項１５までのいずれかに記載の突発事象検出装置。
    
    

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